王天一

《人工智能基础课》由北京邮电大学工学博士王天一主讲，是一套系统梳理人工智能核心知识体系的学习资源。课程从数学基础出发，逐步深入到机器学习、人工神经网络、深度学习及前沿应用场景，适合希望建立完整AI知识框架的初学者与从业者。 课程内容特色： 数学基础扎实：涵盖线性代数、概率论、数理统计、最优化方法、信息论与形式逻辑，为后续算法学习打下坚实根基。 机器学习全覆盖：从线性回归、朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、支持向量机到集成学习、聚类分析与降维，讲解主流算法原理与适用场景。 神经网络与深度学习：详解感知器、多层感知器、径向基函数网络、自组织特征映射、模糊神经网络，以及深度前馈网络、正则化、优化策略、自…...

王天一《人工智能基础课：人工神经网络》 本课程由王天一带来，是深入了解人工智能的优质课程。课程从数学基础讲起，涵盖线性代数、概率论、数理统计等，为后续学习筑牢根基。在机器学习部分，详细介绍了决策树、支持向量机、聚类分析等多种算法。深度学习板块中，对深度前馈网络、深度强化学习等内容进行讲解。 人工神经网络是课程的核心重点，涉及多层感知器、模糊神经网络等。课程还介绍了深度学习之外的人工智能领域，如知识图谱、迁移学习等。此外，课程设置复习课和加餐内容，帮助巩固知识。 课程适合想要了解人工智能基础知识、掌握人工神经网络原理和应用的学习者，能助力他们在人工智能领域迈出坚实一步。...